数博前沿 ▏区块链思想是现代社会的非线性动态重构

 近代科学从牛顿开始，牛顿的贡献不仅在三大定律和微积分等科学知识，而在于其核心思想摈弃掉了系统中的非线性和随机因素，主要以线性化思维解决问题，因此牛顿的线性化思想构成了近代科学的基本思想。近年来出现的很多新技术，特别是以区块链为代表的现代信息技术，则是研究系统的非线性和随机因素及其影响。区块链思想在本质上是研究现代社会的非线性动态关系，以及在此基础上的重构。

  上图为中国科学院院士、北京航空航天大学智能理论与复杂智能系统协同创新研究院首席科学家郑志明  

 中国科学院院士、北京航空航天大学智能理论与复杂智能系统协同创新研究院首席科学家郑志明院士率领自己的科研团队，在区块链智能安全领域获得国家科技进步一等奖。郑志明院士在2018年2月10日举办的全球区块链技术发展论坛“区块链与智能安全专场暨蓝石区块链实验室成立仪式”上，从科学的角度阐述了科学技术革命的发展历程和区块链技术对社会秩序及人类生活的重大影响。

 怎么理解线性系统和非线性系统？郑志明院士举了一根羽毛的例子。把一根羽毛放在真空管里向下坠落和把一根羽毛放在自然环境中向下坠落，结果是一个呈自由落地状态而另一个则是左右飘动、状态不定的“飘落”。线性系统就是真空管里理想状态下的简化环境，而非线性系统就是自然环境中充满了不确定性和随机因素的复杂环境。只有在复杂系统中，才能研究出尖端技术和先进技术。

 从19世纪末20世纪初开始，之前牛顿的线性化思想已经逐渐不能适应现代社会的发展对于科学技术的要求，随之出现了科学实验。科学家们试图以科学实验的方式，研究非线性系统的不确定性和随机性等问题。科学实验又分为物化实验，即以物理化学实验方式来观察非线性系统；随着近代计算科学和计算能力的发展又出现了数化实验，主要以数字化形式来研究非线性系统的特点。

 早在2008年的时候，郑志明院士就开始接触了区块链，当时将之归入到分布式架构下的可信系统技术。当年，郑志明院士组织科研力量展开了可信动态软件系统的研究。郑志明等人联合撰写并在2008年7月和8月先后提交了《软件可信复杂性及其动力学统计分析方法》和《软件可信性动力学特征及其演化复杂性》两篇学术论文，后于2009年发表于《中国科学：信息科学》杂志。在这两篇论文中，郑志明等人提出了用动力学统计分析方法研究软件系统可信性及评判方法，诠释了软件可信性的动力学特征及其演化复杂性。

 在《软件可信性动力学特征及其演化复杂性》论文中，指出当前的软件系统开发和运行环境已经从静态封闭转化为动态开放，运行环境开放多变导致了多种不确定性因素，使得软件系统的正确性、安全性、可靠性、可用性和实效性等性质难以保证，甚至软件系统本身的生存性都难以保证。在开放多变的环境中，软件系统变得越来越脆弱，让人们感觉难以信任。软件系统的可信性成为当前国内外学术界和产业界非常关注和重点投入的研究课题。

 从1999年开始，IBM、HP、Intel、微软等公司发起了可信计算平台联盟TCPA（Trusted Computing Platform Alliance），2003年TCPA改组为可信计算组织TCG，推动形成了可信计算的新高潮。欧洲于2006年1月启动了名为“开放式可信计算（Open Trusted Computing）”的研究计划。不过截止到2008年7月，关于可信性仍没有统一的认识和说法。可信计算组织TCG和ISO/IEC 15408标准分别提出了可信性的定义。我国有学者从1999年开始，提出利用物理学方法研究互联网环境下海量信息组织和管理软件系统的行为的观点。

 郑志明等人在2009年发表的《软件可信性动力学特征及其演化复杂性》等两篇论文中进一步提出，软件系统的可信性是软件系统在动态开放环境下其行为的统计特性，软件系统可信是指：软件系统的行为及其结果是可预期的、行为状态是可监测的、行为结果是可评估的、行为异常是可控的。而软件系统的可信性一般来说包括：身份可信、功能可信和行为可信。其中行为可信涉及到软件系统的行为演化过程，是软件系统可信性的核心问题。

 《软件可信性动力学特征及其演化复杂性》论文旨在建立软件系统（行为）可信演化的动力学模型，进而提出基于动力系统理论的软件可信性分析、建模与预测方法。该论文提出软件系统可信性演化模型至少包括三种形式：自然演化、人为演化和可生存性。自然演化主要考虑软件在无外界影响下，自身不断运行下的演化规律；人为演化指通过人为干预的方式针对软件本身的缺陷和不足进行调整，但局部优化调整是否能够达到全局综合可信性指标的整体优化目标尚缺乏理论支持；可生存性指一个可信软件必须具有抗“干扰”的能力，在受到网络攻击、出现故障以及系统规模扩展过速的冲击下、部分组件受损，系统仍能继续完成任务的核心活动，并恢复某些受损功能的行为特征。其中，软件的自然演化确定了一个动力系统，软件的人为演化构成了一个“类动力系统”，软件的生存演化问题对应动力系统的“分支理论”。基于对软件可信性及其演化规模的科学认识，将动力系统的基本思想、理论和方法（特别是其统计分析方法和分支理论）应用于软件可信性的研究。上述研究方法可以为建立软件可信性属性的度量和评估体系理论提供坚实的数学基础。

 《软件可信复杂性及其动力学统计分析方法》论文则试图运用动力学统计分析理论和方法深入研究软件演化终极行为中可信性属性的统计规律，采用不同测度方法研究可信复杂性，同时在多构件软件系统可信性方面，提出多尺度指标的度量方法。该论文提出软件系统可信复杂性具有结构复杂性、非线性复杂性和过程复杂性。通过实例，该论文采用数值模拟与理论分析方法验证了动力学统计分析方法在软件可信性度量方面的可行性。

 

 在2018全球区块链技术发展论坛“区块链与智能安全专场暨蓝石区块链实验室成立仪式”上，郑志明院士表示当前随着信息技术的发展，可以在占用较小资源的前提下就获得高效的计算和信息，使得去中心化计算成为可能。在去中心化的信息连接模式下，网络连接模式发生了根本性变化，这种连接模式是非线性的网络结构模式。从底层架构来看这个问题的话，其实没有像大家所认知的区块链那么简单，而是有很多要研究和处理的关键性技术。例如，在智能手机、移动互联网和云计算下，如何在区块链上搭建轻量级安全架构？如何提高效率、扩展性瞬间触发如何解决？

 如果把区块链看作一个非线性网络系统的话，其下的安全系统、效率系统、可扩展系统等看成子系统的话，那么区块链就是这些子系统的动态耦合。把这些动态耦合关系搞清楚，中国就有望研究出自己的区块链架构。而相比于集成创新和吸收引进再创新来说，这就属于原始性创新和自主创新。随着中国进入新时代，越来越需要原始性创新和自主创新。

 北京航空航天大学数学与系统科学学院副院长、智能理论与复杂智能系统协同创新研究院执行院长张筱在“区块链与智能安全”的主题演讲中，介绍了获得国家科技进步一等奖的科研成果，并从区块链科技研发和场景应用等方面阐述了区块链智能安全的应用与实践。中国区块链技术和产业发展论坛秘书长、中国电子标准化研究院周平主任结合国际区块链标准化发展的现状，介绍了国内区块链标准体系建设的进程；中国信息通信研究院云计算与大数据研究所高级工程师卿苏德则强调了区块链标准制定的重要性，并介绍了国内相关组织在区块链标准化的制定方面的成果。北京大成律师事务所合伙人肖飒从法律层面对区块链行业风险以及“虚拟货币”进行了分析。工业和信息化部电子第五研究所宾建伟主任认为保障区块链实践的安全质量是数字时代亟待解决的问题，并分享了在区块链安全测试方面的实践案例。贵阳区块链发展和应用指挥部常务副指挥长刘小龙介绍了区块链在贵阳的兴起、贵阳在区块链方面的探索和实践，以及对贵阳未来区块链产业发展的展望。

 此外，定位为“全球区块链科技产业生态构建者”的蓝石区块链实验室在本次论坛活动中正式宣布成立。蓝石区块链实验室由中国科学院院士领衔，中国信息通信研究院以及北京航空航天大学等顶级科研机构、高校共同发起，致力于区块链科技产业生态的建设。实验室将整合优势资源，展开标准研究、底层技术研发、产业应用开发、人才培养等工作，在全球多个中心城市建设一批以区块链技术为核心，融生产、生态、生活于一体的国际区块链社区（科创小镇），构建区块链特色生活社区，从而构建完整的区块链产业生态体系。

 据了解，蓝石区块链实验室目前规划将在政务、教育、医疗、金融、珠宝、物流等领域展开研究，并且已经在硅谷、波士顿、纽约、迪拜、伦敦、新加坡以及北京、上海等城市设立了研究中心和工作站。为加快推动区块链技术在传统行业中的实际应用，蓝石区块链实验室与爱迪尔珠宝、中融人寿保险、共赢金融控股、汉唐信通、普瑞华夏国际教育、贵州川商城市建设等国内知名企业签约了首批应用场景。

 中国信息通信研究院研究员金键博士为首任蓝石区块链实验室主任，他表示希望蓝石实验室能从基础理论，科技研发、应用创新等方面形成理论体系和先进的应用模式；作为开放式实验室，蓝石实验室愿意与国内外合作伙伴开展技术研发、场景应用等方面全方位的合作。

 贵州伯克利大数据创新研究中心执行主任、贵州蓝石科技有限公司总裁顾天安在本次论坛上发布了蓝石科技的愿景和发展战略目标。贵州伯克利大数据创新研究中心于2016年9月份成立，由贵阳市政府、工信部电子一所、美国加州大学伯克利分校等共同筹建。2018年，蓝石科技将在核心技术研发、场景应用合作、国际市场布局、教育发展、人才培训过、团队建设等方面展开工作。

 2018全球区块链技术发展论坛“区块链与智能安全专场暨蓝石区块链实验室成立仪式”是全球区块链技术发展论坛（GBF）联合数据观布络客区块链沙龙推出的专场活动。该活动由中国信息通信研究院和贵阳区块链发展和应用推进工作指挥部主办，蓝石区块链实验室、贵州蓝石科技有限公司和数据观（北京）传媒科技有限公司共同承办。

 参考资料：

 《软件可信复杂性及其动力学统计分析方法》，http://www.ixueshu.com/document/2a952940fdc46b79318947a18e7f9386.html

 《软件可信性动力学特征及其演化复杂性》，http://www.ixueshu.com/document/893dc5c096f6b7d0318947a18e7f9386.html

责任编辑：陈近梅